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從燃油車向電動(dòng)車邁進(jìn)：開啟電動(dòng)出行的新時(shí)代

從燃油車向電動(dòng)車邁進(jìn)：開啟電動(dòng)出行的新時(shí)代

汽車行業(yè)在從燃油車向電動(dòng)車轉(zhuǎn)型的道路上正面臨重重挑戰(zhàn)。消費(fèi)者的購(gòu)買意愿有所減弱，高昂的電池更換費(fèi)用以及公共充電基礎(chǔ)設(shè)施的不健全等等，這些顧慮讓消費(fèi)者望而卻步。因此，汽車行業(yè)必須克服這些挑戰(zhàn)，才能推動(dòng)交通出行領(lǐng)域的低碳化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而為整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)帶來(lái)裨益。加速電動(dòng)出行時(shí)代的到來(lái)

抑制風(fēng)噪聲的頻點(diǎn)離散值加權(quán)GCC-PHAT時(shí)延估計(jì)算法

針對(duì)麥克風(fēng)陣列使用GCC-PHAT算法估計(jì)信號(hào)到達(dá)時(shí)差對(duì)加性噪聲敏感，以及基于信噪比估計(jì)的連續(xù)值加權(quán)GCC-PHAT算法無(wú)法消除環(huán)境中類似風(fēng)噪聲的變化噪聲干擾的情況，提出了一種抑制風(fēng)噪聲的頻點(diǎn)加權(quán)GCC-PHAT算法。通過分析已有算法的不足，新算法選擇使用離散頻點(diǎn)加權(quán)，并通過信號(hào)頻點(diǎn)間相干性量化值和時(shí)域關(guān)聯(lián)性計(jì)算權(quán)值，去除風(fēng)噪聲干擾頻點(diǎn)；同時(shí)估計(jì)聲源信號(hào)活躍度，調(diào)整算法運(yùn)算量。實(shí)驗(yàn)表明，與已有的GCC-PHAT算法相比，新算法能有效消除風(fēng)噪聲對(duì)估計(jì)結(jié)果的干擾，同時(shí)降低運(yùn)算負(fù)載。

發(fā)表于：2018/3/28

基于AP布置優(yōu)化和K-means聚類算法的室內(nèi)定位研究

傳統(tǒng)室內(nèi)定位中聚類算法被動(dòng)依賴定位環(huán)境中接入點(diǎn)（Acess Point，AP）數(shù)量，導(dǎo)致定位效率低、誤差大，室內(nèi)位置指紋定位研究中AP布局是影響定位精度的關(guān)鍵性因素。因此，采用Intel芯片的嵌入式微系統(tǒng)和美國(guó)Signal Hound生產(chǎn)的SA44B型測(cè)量接收機(jī)共同組成傳感器網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)電波路徑損耗建立室內(nèi)定位的目標(biāo)函數(shù)，采用單純形法和模擬退火算法融合算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而達(dá)到最合理的AP室內(nèi)位置布局，而后改進(jìn)K-means聚類算法將優(yōu)化后的AP位置坐標(biāo)作為初始聚類中心，來(lái)提高系統(tǒng)的定位效率和精確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)K-means算法相比，經(jīng)過AP位置最優(yōu)化后的聚類定位算法精度提高了13.8%。

發(fā)表于：2018/3/28

河北移動(dòng)完成雄安首個(gè)5G遠(yuǎn)程自動(dòng)駕駛行駛測(cè)試

河北移動(dòng)完成雄安新區(qū)首個(gè)5G-V2X自動(dòng)遠(yuǎn)程駕駛啟動(dòng)及行駛測(cè)試，實(shí)現(xiàn)了通過5G網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程控制20公里以外的車輛完成啟動(dòng)加速、減速、轉(zhuǎn)向等操作，網(wǎng)絡(luò)時(shí)延保持在6毫秒以內(nèi)，僅為4G的十

發(fā)表于：2018/3/28

是德科技在OFC 2018上展示新款光學(xué)和光電子測(cè)試解決方案

2018年3月27日，北京——是德科技（NYSE: KEYS）近日在 2018 年美國(guó)光纖通訊展覽會(huì)及研討會(huì)上展出其新款光學(xué)和光電子測(cè)試解決方案。作為一家領(lǐng)先的技術(shù)公司，是德科技幫助企業(yè)、服務(wù)提供商和政府加速創(chuàng)新，創(chuàng)造一個(gè)安全互聯(lián)的世界。本次展會(huì)于 3 月 13 日至 15 日在圣地亞哥會(huì)議中心舉辦，是德科技展臺(tái)位于 2501 展位。

發(fā)表于：2018/3/27

一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤方法

針對(duì)傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃?rùn)z測(cè)前跟蹤算法僅適用于勻速直線運(yùn)動(dòng)目標(biāo)或慢機(jī)動(dòng)目標(biāo)的局限性，提出了一種將交互式多模型（IMM）濾波與基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的檢測(cè)前跟蹤算法相結(jié)合的機(jī)動(dòng)目標(biāo)處理算法。該算法應(yīng)用于近程毫米波雷達(dá)探測(cè)環(huán)境下，根據(jù)被測(cè)目標(biāo)的實(shí)際運(yùn)動(dòng)情況建立了勻加速運(yùn)動(dòng)、勻速轉(zhuǎn)彎運(yùn)動(dòng)及勻速運(yùn)動(dòng)模型，在動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法基礎(chǔ)上考慮了多種運(yùn)動(dòng)模型以及模型之間的轉(zhuǎn)換和預(yù)測(cè)，避免了因模型不匹配導(dǎo)致的跟蹤效果變差的問題。仿真結(jié)果顯示，相比于傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃?rùn)z測(cè)算法，該算法能夠更加有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤，適于工程應(yīng)用。

發(fā)表于：2018/3/27

世強(qiáng)在慕展帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)分析儀表低功耗測(cè)試等測(cè)試測(cè)量最新產(chǎn)品及解決方案VF

在2018年3月的慕尼黑上海電子展上，世強(qiáng)元件電商在測(cè)試測(cè)量分區(qū)帶來(lái)了包含網(wǎng)絡(luò)分析儀、LCR表、低功耗測(cè)量、無(wú)線充電線圈測(cè)試等全面、先進(jìn)的測(cè)試測(cè)量?jī)x器解決方案。

發(fā)表于：2018/3/26

羅德與施瓦茨成為首家通過RCS 5.3一致性用例認(rèn)證的測(cè)試儀表廠商

羅德與施瓦茨公司認(rèn)證了基于IMS 的融合通信5.3（RCS5.3） 235工作組一致性測(cè)試用例中的24條用例，進(jìn)一步展示了羅德與施瓦茨公司在4G 和IMS測(cè)試測(cè)量領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，同時(shí)也是業(yè)界唯一的一個(gè)通過該認(rèn)證的儀表廠家。

發(fā)表于：2018/3/26

基于奇異值分解和小波包分解的故障檢測(cè)

根據(jù)真空泵在故障和正常模式下工作時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)在頻域的能量分布的差異性，設(shè)計(jì)基于奇異值分解(SVD)和小波包分解(WPD)的真空泵故障檢測(cè)方法。首先用SVD對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行去噪，再使用小波包對(duì)去噪后的信號(hào)進(jìn)行分解，對(duì)分解得到的各層系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)并提取需要的各頻域段的能量。將提取的能量向量作為支持向量機(jī)（SVM）的輸入樣本，對(duì)SVM進(jìn)行訓(xùn)練。最后使用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)SVM的可靠性進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用SVD和WPD結(jié)合的方法能較好地識(shí)別出真空泵的故障。

發(fā)表于：2018/3/26

藍(lán)箭航天10噸級(jí)液氧甲烷火箭發(fā)動(dòng)機(jī)推力室試車成功

民營(yíng)火箭企業(yè)藍(lán)箭航天自主研發(fā)的“鳳凰”10噸級(jí)液氧甲烷發(fā)動(dòng)機(jī)推力室試車成功。

發(fā)表于：2018/3/25

太空任務(wù)的最后一道防線 - 3G IVA宇航服將接受首次濺落測(cè)試

　為了幫助開發(fā)下一代太空服和宇航員，非營(yíng)利性研究組織PoSSUM將對(duì)一套全新的商用宇航服展開濺落測(cè)試。

發(fā)表于：2018/3/25